帶樹突的形態(tài)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)研究.pdf

1、帶樹突的形態(tài)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是一種全新的神經(jīng)計(jì)算方法，它將樹突過程引入形態(tài)神經(jīng)元模型，從而使人工神經(jīng)元更接近于實(shí)際的生物模型。由于這些優(yōu)勢，帶樹突的形態(tài)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)目前已被廣泛應(yīng)用于圖像處理和模式識別等智能信息研究領(lǐng)域。本文對帶樹突的形態(tài)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)做了較深入的研究，主要研究內(nèi)容及所獲得的成果如下： (D對圖像代數(shù)進(jìn)行了分析，建立了圖像代數(shù)與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型之間的聯(lián)系； (2)對引入了樹突過程的形態(tài)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行研究，通過分析已有的帶樹突的單

2、層形態(tài)感知器學(xué)習(xí)算法，得出樹突計(jì)算的一些幾何特性； (3)根據(jù)模式的位置信息，提出帶樹突的形態(tài)聯(lián)想存儲器的相關(guān)參數(shù)選取方法，·通過參數(shù)的適當(dāng)選取增強(qiáng)帶樹突的形態(tài)聯(lián)想存儲器的魯棒性； (4)通過用樹突輸出的超維方框代替覆蓋算法中的“球形領(lǐng)域”，對覆蓋算法進(jìn)行改進(jìn)?；谶@一改進(jìn)，提出一種既能調(diào)整帶樹突的多層形態(tài)感知器的自由參數(shù)，又能確定其結(jié)構(gòu)的學(xué)習(xí)算法： (5)編制實(shí)現(xiàn)帶樹突的形態(tài)聯(lián)想存儲器和多層形態(tài)感知器的程序，并